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Flink 的 Changelog 是如何設(shè)計的？它在狀態(tài)恢復(fù)中起到什么作用

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在 Kafka 中，如何設(shè)置消息的過期時間？過期消息是如何被處理的

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Flink 的批處理和流處理在底層實(shí)現(xiàn)上有什么不同？如何統(tǒng)一批處理和流處理

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Kafka 中的 Producer 和 Consumer 分別是什么角色？它們?nèi)绾芜M(jìn)行消息的生產(chǎn)和消費(fèi)

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在 Spark 中，如何通過調(diào)整并行度來提升性能

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在 Kafka 中，如何創(chuàng)建一個 Topic？可以通過哪些方式管理 Topic

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Flink 的動態(tài)分區(qū)機(jī)制是如何實(shí)現(xiàn)的？它對大規(guī)模流式數(shù)據(jù)處理有何優(yōu)化作用

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在 Kafka 中，如何通過 Acks 配置提高數(shù)據(jù)可靠性？Acks 的值如何影響性能

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在 Spark 中，如何通過 DAG 調(diào)度優(yōu)化任務(wù)執(zhí)行？有哪些具體優(yōu)化策略

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Flink 如何實(shí)現(xiàn)容錯保證 Exactly-Once 語義？底層的原理是什么

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Flink 的 Checkpoint 與 Savepoint 有什么區(qū)別？在什么場景下使用 Savepoint

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Spark 的 RDD 轉(zhuǎn)換為 DataFrame 時有哪些性能優(yōu)化策略

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Kafka 中 Zookeeper 是做什么的？它在集群管理中起到什么作用

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在 Flink 中，如何進(jìn)行時間窗口的聚合操作？有哪些常見的聚合函數(shù)

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Spark 的 Shuffle 讀取階段是如何優(yōu)化的？如何減少網(wǎng)絡(luò) IO 和延遲

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Kafka 中的分區(qū)分配策略有哪些？如何選擇合適的策略

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在 Flink 中，如何通過重平衡操作優(yōu)化數(shù)據(jù)分布

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在 Kafka 中，如何處理消息丟失問題？有哪些常見的應(yīng)對策略

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Kafka 如何處理數(shù)據(jù)傾斜問題？有哪些優(yōu)化手段可以均衡負(fù)載

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在 Kafka 中，如何實(shí)現(xiàn)消息的過濾？常見的消息過濾策略有哪些

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Kafka 中的 Controller 是什么角色？它在集群中的作用是什么

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Kafka 的集群如何進(jìn)行擴(kuò)展？擴(kuò)展過程中需要注意哪些問題

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在 Kafka 中，如何通過配置優(yōu)化 Producer 和 Consumer 的性能

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Flink 的深層次調(diào)優(yōu)策略有哪些？如何針對不同的作業(yè)場景進(jìn)行調(diào)優(yōu)

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